一种基于模糊优化的Ad hoc网络QoS路由算法

借助于模糊数学的知识，把Ad hoc网络中的链路参数的权值用一个模糊数来表示，QoS参数(如时延、丢失率、电池寿命等)将取得模糊数值，从而建立含有模糊数的整数规则模型。该数学模型能很好地反映网络的动态特性。运用模糊优化知识，将模糊数学规划转换成具有确定数值的整数规划。给出了一种改进的理想点算法来求解整数规划，可根据需要调整规划中的参数，得到比较符合要求的满意解。给出的仿真实例说明了模型和算法是有效可行的。     

统计回归模型及其优化算法综述

在大数据时代,正则化(惩罚)回归模型成为高维数据分析的一种有效分析工具.文中从统计模型理论和优化算法两个角度对正则化回归模型进行简要的概述,主要介绍线性回归模型、广义线性模型和分位数回归模型三种经典且重要的回归模型以及相应的正则项.对于线性回归模型,介绍最小二乘回归和l_1-正则最小二乘回归问题的优化算法;对广义线性模型和分位数回归模型,介绍逻辑回归模型和求解l_1-正则逻辑回归问题的优化算法,并展示分位数回归模型和求解相应的正则化分位数回归模型的优化算法.最后,对正则化回归模型未来的研究方向进行展望.     

基于集合理论的求解Ramsey数算法

针对传统单核DNA计算机算法求解Ramsey数时运算效率较低, 求解过程耗时高, 所得结果误差较大的问题, 提出一种基于集合理论的求解Ramsey数算法. 该算法以基于集合理论的MapReduce模型中Phoenix++系统为基础, 设计单核CPU下的圈集对完全图的Ramsey数求解算法并对其实施优化, 优化时进行数据预处理、 高效任务分割和键值对规划等过程, 获取根据Phoenix++系统基于集合理论的并行算法, 采用DNA计算机算法求解Ramsey数, 并对其数值进行验证, 实现Ramsey数的求解. 实验结果表明, 程序处理图像数量随着顶点数的增加而不断增大, 该方法求解Ramsey数的正确性较高, 最大加速比和执行效率较好, 运算性能较强.     

基于模型的宏观特性提取特征点研究与实现

针对目前3D模型特征点提取的运行效率和可靠性问题,提出了一种基于模型的宏观特性提取特征点的算法。在传统的特征点提取算法基础上加入了特征点的宏观检测,优化了特征点的提取效果。实验结果表明,利用该算法可以提高特征点提取的准确性和可靠性,对于存在大量噪声的模型有较好的效果。     

多目标模糊优化潮流模型及其基于神经网络的算法

提出了一种计算交流潮流的多目标模糊优化模型，模型中，同时考虑了发电费用最少及网损最小等多重目标，针对该模型，还提出了一种基于神经网络模型的新算法，该算法分别采用神经网络模型进行模糊集隶属函数的表达及优化问题的求解，从而将模糊优化同神经网络有机地结合起来，通过算例对所提模型及算法进行了验证。     

基于LINGO的离合器踏板力优化设计

本设计全面分析了离合器踏板的工作特性,以在最大踏板力优化目标,建立非线性多参数优化设计数学模型,结合实例采用LINGO软件求解该模型。结果表明,优化后的离合器踏板力值明显优于原设计,离合器性能、传动系统及环境系统等诸多因素的影响,采用LINGO软件求解优化问题,算法简单实用,提高了设计效率。本文探讨了对离合器踏板增加助力弹簧优化设计的方法,并用实例证明了该方法的有效性和实用价值。     

多时段公交发车间隔优化的随机期望值模型

研究随机事件条件下单条公交线路不同运营时段内的发车间隔确定方法.对该公交系统中的相关随机事件做了基本假设,依此建立了以社会福利最大为目标函数的多时段发车间隔优化随机期望值模型.由于该模型的目标函数为不连续函数,其不连续点发生在运营时段改变之时,因此设计了混合智能求解算法,其中嵌入了随机模拟、神经网络和遗传算法.并采用一个算例讨论了该发车间隔确定模型的有效性及求解算法的效率.该混合智能算法在求解随机期望值模型时效率较高,但容易陷入局部最优解.     

基于PSO和模糊理论的蜗杆传动多目标优化设计方法

针对传统设计方法无法获得最佳蜗杆传动方案的问题,建立了蜗杆传动多目标优化设计模型;提出了基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和模糊理论的多目标优化问题求解策略,并进行了算例验证.算例结果表明:蜗杆传动多目标优化设计模型综合考虑了制造成本、体积、传动效率及润滑性能等因素,更符合工程实际情况;PSO与模糊理论相结合的多目标优化求解算法收敛速度快,可以获得多目标优化问题的全局最优解;基于PSO算法和模糊理论的蜗杆传动多目标优化设计方法比传统设计方法更合理、更高效.     

允许延期交货的制造/再制造受限批量模型研究

文章研究了制造/再制造混合生产场景下的经济批量问题,建立了一个生产能力受限的制造/再制造混合批量模型,并根据问题模型的特性设计了一种启发式蚁群优化求解算法;该算法根据前一轮选择的路径调整可行解的信息素,再按转移概率选择保留路径,或启动相应的局部启发式过程来调整路径,最后编程实现了算例,验证了所提算法的有效性和效率。     

一种大规模稀疏中国邮递员问题快速求解方法

针对现有中国邮递员问题求解方法在大规模稀疏路网图上求解效率的瓶颈,提出一种在可接受时间范围内求得可行解的基于蚁群优化的快速求解方法.该方法针对Euler回路求解的奇偶点图上作业法的第二阶段,采用蚁群算法进行求解,同时根据大规模稀疏路网图的特性基于密度峰值聚类算法对方法进行改进：首先在蚁群算法求解前对大规模稀疏路网图进行聚类分割;其次根据邻近节点覆盖率对分割后的节点群进行合并;最后通过改变部分节点所属聚类使各节点群内部节点个数均为偶数.实验结果表明：在奇偶点图上作业法所能支持的节点规模下,该方法可求得与确定性算法相同的最优解,并在运算时间上达到约10倍的效率优化;且该方法在大规模稀疏路网图下可有效提高计算效率,并在可控时间范围内得到优化的可行解,针对5 000个节点规模的路网图最快可在60 s内完成求解.     

望大望小特性设计目标的模糊稳健优化设计方法

根据稳健设计和模糊设计原理，提出了具有模糊信息时的望大望小特性设计目标的模糊稳健设计准则，对其数学特性和适用条件进行了分析，提出了模糊稳健优化设计的数学建模方法，对建模中要解决的关键问题进行了研究，并且给出了具体解决方法，理论分析和设计实例表明，该方法既能保证设计目标和约束条件的稳健性，又能处理设计问题中的模糊因素，是传统稳健设计方法的发展和完善，具有工程实用价值。     

一类参数不确定T-S模糊系统的鲁棒控制及仿真

针对一类具有参数不确定的T akag i-Sugeno(T-S)模糊系统,基于模糊区域的概念研究了其鲁棒控制问题。通过将不确定T-S模糊模型转换为不确定T-S模糊区域模型,并利用Lya-punov稳定性理论,导出了线性矩阵不等式(LM I)形式的鲁棒控制器设计方法。相对于传统设计方法,降低了采用线性矩阵不等式方法求解的难度,并具有良好的鲁棒性能。仿真结果验证了该方法的有效性。     

战时不确定性运输路径优化

基于战时运输随机时间与模糊损耗,建立了路径优化的相关机会规划模型和遗传算法;针对运输中的“必经点”问题,设计了特殊染色体编码、交叉与变异规则;提出通过对初始种群染色体的预处理来提高算法性能;给出了获取时间与损耗的模拟步骤。最后,还进行了算法比较实验和结果分析,验证了算法的有效性。     

基于模糊控制二级倒立摆实验装置数模的建立

针对经典控制方法难以实现对二级倒立摆实验装置系统的实时控制问题，需对实验装置的控制系统进行二次开发，为此，引入模糊控制方法改善原有的线性控制算法．模糊控制的核心是模糊控制规则，所以确定合适有效的控制规则成为解决问题的关键．采用基于经验和基于系统仿真结果两者相结合的方法，制定出了简单适用的规则库．调试结果表明，同时系统具有良好的稳定性．对二级倒立摆实验系统的实例仿真表明，该设计算法易于实现，在抑制外部扰动和实时控制性方面优于经典的状态反馈最优控制．     

Moldability Evaluation for Molded Parts Based on Fuzzy Reasoning

Moldability evaluation for molded parts,which is the basis of concurrent design,is a key design stage in injection molding design.By moldability evaluation the design problems can be found timely and an optimum plastic part design achieved.In this paper,a systematic methodology for moldability evaluation based on fuzzy logic is proposed.Firstly,fuzzy set modeling for six key design attributes of molded parts is carried out respectively.Secondly,on the basis of this,the relationship between fuzzy sets for design attributes and fuzzy sets for moldability is established by fuzzy rules that are based on domain experts‘ experience and knowledge.At last the integral moldability for molded parts is obtained through fuzzy reasoning.The neural network based fuzzy reasoning approach presented in this paper can improve fuzzy reasoning efficiency greatly,especially for system having a large number of rules and complicated membership functions.An example for moldability evaluation is given to show the feasibility of this proposed methodology.     

不确定时滞模糊系统的时滞相关鲁棒H∞控制

 研究了一类带有时变时滞的不确定模糊系统时滞相关鲁棒H_∞控制问题。基于模糊Lyapunov Krasovskii泛函（LKF）,引入多个模糊时滞自由权值矩阵,提出并证明了闭环系统新的时滞相关鲁棒H_∞渐近稳定的充分条件。根据并行分布补偿算法（PDC）设计了反馈控制器,控制器可由线性矩阵不等式（LMI）求解得到。数例仿真验证了所提方法的有效性。     

基于减法聚类产生具有优化规则的模糊神经网络及其软测量建模

提出了一种通过调整减法聚类半径优选模糊规则的软测量建模方法。首先用减法聚类建立T—S模糊模型,然后通过调整聚类半径优选模糊规则数,以取得具有良好泛化性能的模型,之后利用梯度下降混合最小二乘算法精调参数。最后用该方法对初馏塔石脑油干点进行软测量建模,结果表明能较快确定优化模型,并能满足软测量建模精度要求。     

大型复杂露天矿山境界优化方法

 为提高露天矿山的设计效率和经济效益,针对传统手工方法圈定露天境界时存在的准确度低、工作量大等缺点,提出在价值块段模型(Economic Block Value Model,EBVM)基础上运用Lerchs-Grossmann算法求解大型复杂露天矿山境界优化问题的方法。详细阐述了EBVM的构建途径,构造了求解境界优化问题的线性规划数学模型,并从图论学的角度介绍了Lerchs-Grossmann算法的求解步骤。该方法已在DIMINE数字采矿三维平台中得到实现,并应用于实际露天矿山的境界优化和设计中。结果表明,该方法能够快速准确地求解出不同参数条件下的最优开采方案,克服了传统手工方法的弊端,为矿山的设计生产和资源的优化利用提供了依据和保证。     

多变量特征轨迹方法及其计算

本文总结了以特征轨迹为基础的线性多变量反馈系统的分析和设计方法,并把这些分析和设计方法在PDP—11/24机上实现.其中线性多变量反馈系统在黎曼曲面上的特征轨迹的绘制采用MacFarlane等提出的网格法,在该方法的基本思想指导下,对判别黎曼曲面上的离散点的函数之间的连续性,提出了实际可用的判别公式,给出了一个判别黎曼曲面上的根轨迹点的详尽过程.设计方法的程序实现是采用ALIGN算法和最小二乘ALIGN算法.本文用奇异值分解方法解决了ALIGN问题最后导致的广义特征值、特征向量问题.在最小二乘算法的基本思想指导下,提出了一个求解最佳实结构的合理迭代过程,这个迭代过程同时考虑了结构因子调整与近似特征结构和近似逆特征结构之间的对偶性.     

一类分数阶最优控制问题的高阶快速算法

分数阶扩散方程约束的分布式最优控制问题广泛地应用于科学和工程领域,包括优化设计、控制和参数识别;针对这类问题,提出了一种高阶的快速算法。对于求解该问题的一阶最优条件所产生的耦合两点边值问题,在空间上利用紧差分,时间上利用边值方法对该问题进行离散,离散后得到一个2×2块线性系统;然后使用带有Kronecker积分裂的迭代算法求解该线性系统,该算法是块状的Kronecker积结构,通过交替的Kronecker积分裂迭代方法得到了这个Kronecker积,并证明了该分裂迭代算法是收敛的;同时使用GMRES方法来加速Kronecker积分裂迭代的收敛;最后数值实验表明了该算法的精确性和计算效率。